A decline in the carbon fertilization effect One source of uncertainty in climate science is how the carbon fertilization effect (CFE) will contribute to mitigation of anthropogenic climate change. Wang et al. explored the temporal dynamics of CFE on vegetation photosynthesis at the global scale. There has been a decline over recent decades in the contribution of CFE to vegetation photosynthesis, perhaps owing to the limiting effects of plant nutrients such as nitrogen and phosphorus. This declining trend has not been adequately accounted for in carbon cycle models. CFE thus has limitations for long-term mitigation of climate change, and future warming might currently be underestimated. Science , this issue p. 1295

SignificanceAgricultural systems are already major forces of ammonia pollution and environmental degradation. How agricultural ammonia emissions affect the spatio-temporal patterns of nitrogen deposition and where to target future mitigation efforts, remains poorly understood. We develop a substantially complete and coherent agricultural ammonia emissions dataset in nearly recent four decades, and evaluate the relative role of reduced nitrogen in total nitrogen deposition in a spatially explicit way. Global reduced nitrogen deposition has grown rapidly, and will occupy a greater dominant position in total nitrogen deposition without future ammonia regulations. Recognition of agricultural ammonia emissions on nitrogen deposition is critical to formulate effective policies to address ammonia related environmental challenges and protect ecosystems from excessive nitrogen inputs.

Abstract Background Genetic disorders often manifest as abnormal fetal or childhood development. Copy number variations (CNVs) represent a significant genetic mechanism underlying such disorders. Despite their importance, the effectiveness of clinical exome sequencing (CES) in detecting CNVs, particularly small ones, remains incompletely understood. We aimed to evaluate the detection of both large and small CNVs using CES in a substantial clinical cohort, including parent–offspring trios and proband only analysis. Methods We conducted a retrospective analysis of CES data from 2428 families, collected from 2018 to 2021. Detected CNV were categorized as large or small, and various validation techniques including chromosome microarray (CMA), Multiplex ligation-dependent probe amplification assay (MLPA), and/or PCR-based methods, were employed for cross-validation. Results Our CNV discovery pipeline identified 171 CNV events in 154 cases, resulting in an overall detection rate of 6.3%. Validation was performed on 113 CNVs from 103 cases to assess CES reliability. The overall concordance rate between CES and other validation methods was 88.49% (100/113). Specifically, CES demonstrated complete consistency in detecting large CNV. However, for small CNVs, consistency rates were 81.08% (30/37) for deletions and 73.91% (17/23) for duplications. Conclusion CES demonstrated high sensitivity and reliability in CNV detection. It emerges as an economical and dependable option for the clinical CNV detection in cases of developmental abnormalities, especially fetal structural abnormalities.

La Niña climate anomalies have historically been associated with substantial reductions in the atmospheric CO 2 growth rate. However, the 2021 La Niña exhibited a unique near-neutral impact on the CO 2 growth rate. In this study, we investigate the underlying mechanisms by using an ensemble of net CO 2 fluxes constrained by CO 2 observations from the Orbiting Carbon Observatory-2 in conjunction with estimates of gross primary production and fire carbon emissions. Our analysis reveals that the close-to-normal atmospheric CO 2 growth rate in 2021 was the result of the compensation between increased net carbon uptake over the tropics and reduced net carbon uptake over the Northern Hemisphere mid-latitudes. Specifically, we identify that the extreme drought and warm anomalies in Europe and Asia reduced the net carbon uptake and offset 72% of the increased net carbon uptake over the tropics in 2021. This study contributes to our broader understanding of how regional processes can shape the trajectory of atmospheric CO 2 concentration under climate change.

Accurate national terrestrial net ecosystem exchange estimates are crucial for the global stocktake. Net ecosystem exchange estimates from different inversion models vary greatly at national scale, and the relative impacts of prior fluxes and observations on these inversions remain unclear. Here we estimate the net ecosystem exchange of 51 land regions for the 2017-2019 period, focusing on the 10 largest countries, using prior fluxes from 12 terrestrial biosphere models and XCO2 retrievals from GOSAT and OCO-2 satellites as constraints. The average uncertainty reduction for the 10 countries increases from 37% with GOSAT and 45% with OCO-2 to 50% with combined observations, indicating a trend towards robust estimates. At finer spatial scales, even with combined observations, the uncertainty reduction is only 33%, i.e., the prior flux dominates the estimates. This finding underscores the critical importance of integrating multi-source observations and refining prior fluxes to improve the accuracy of carbon flux estimates. Choice of ecosystem model and input satellite data has a significant impact on modelled carbon dioxide flux and its associated uncertainty for large countries, according to atmospheric inversions using GOSAT and OCO-2 data.